电力生产企业作为技术密集型生产单位，具有设备数量多，工序耦合性强等特点。机组中任意设备的突发故障都有可能引起整个系统的运行瘫痪，其后果往往难以估量。因此如何低成本、高效率的实现设备状态远程监控，实现故障风险的早期识别，将事故隐患消灭在萌芽状态。将设备管理工作由“被动应对”提升为“主动干预”实现主辅机设备的预测性维护，对于降低设备维护成本，保证机组运行安全以及提升电厂整体经济效益都有着非常重要的现实意义。
恒旺数字科技有限公司是针对
电厂设备状态监控管理
中存在诸多问题，提出以信息技术赋能传统管理业务的管理思路。基于物联网技术，通过音频传感器实现设备音频数据的远程采集；利用信号解析技术，提取音频数据关键指标信号；利用信号分析及AI神经网络技术，实现设备运行状态的远程监测和设备故障的早期预警；同时辅以振动和温度传感器，使管理人员和作业人员随时随地掌握设备运行状态，帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。电厂设备状态监控管理系统创新点：
1、利用物联网技术进行设备状态监测。基于物联网传感器的设备监测系统实现对设备运行状态的远程监测，提高设备运行的可靠性。
2、利用声音对设备故障告警和诊断。到目前为止，发电行业的设备故障告警与诊断多数以振动监测为主。设备状态监控系统将设备声音作为设备故障预警与诊断的主要依据，与振动监测相比灵敏度更高，可远程监听，适应性广，作用更大。
3、使用机器学习和深度学习相结合技术作为分析工具。目前已有的设备故障告警与诊断系统大多采用传统的机器学习模式，不能适应不断变化的生产环境，适应性不强。本系统采用机器学习技术，具有模型自主学习，自完善的能力，异常识别更加精准，提高设备稳定运行。